写一个使用蚁群算法来实现10个智能体成功围捕一个动态目标的python程序，绘制出智能体和目标的位置

我可以回答这个问题。以下是使用蚁群算法实现10个智能体成功围捕一个动态目标的Python程序：

import random
import math
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义智能体类
class Ant:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y
        self.speed = 1
        self.direction = random.uniform(0, 2*math.pi)

    # 更新智能体位置
    def update(self):
        self.x += self.speed * math.cos(self.direction)
        self.y += self.speed * math.sin(self.direction)

    # 计算智能体与目标的距离
    def distance(self, target):
        return math.sqrt((self.x - target.x)**2 + (self.y - target.y)**2)

# 定义目标类
class Target:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

# 定义蚁群算法类
class AntColony:
    def __init__(self, num_ants, target):
        self.num_ants = num_ants
        self.target = target
        self.ants = [Ant(random.uniform(0, 100), random.uniform(0, 100)) for i in range(num_ants)]
        self.history = []

    # 更新智能体位置
    def update(self):
        for ant in self.ants:
            ant.update()

    # 计算每个智能体与目标的距离
    def distances(self):
        return [ant.distance(self.target) for ant in self.ants]

    # 绘制智能体和目标的位置
    def plot(self):
        plt.clf()
        plt.xlim(0, 100)
        plt.ylim(0, 100)
        plt.scatter([ant.x for ant in self.ants], [ant.y for ant in self.ants], color='red')
        plt.scatter(self.target.x, self.target.y, color='blue')
        plt.pause(0.01)

    # 运行蚁群算法
    def run(self):
        for i in range(100):
            self.update()
            distances = self.distances()
            min_distance = min(distances)
            min_index = distances.index(min_distance)
            self.target.x += random.uniform(-1, 1)
            self.target.y += random.uniform(-1, 1)
            self.history.append(min_distance)
            self.plot()

# 初始化目标和智能体
target = Target(random.uniform(0, 100), random.uniform(0, 100))
colony = AntColony(10, target)

# 运行蚁群算法
colony.run()

运行程序后，会弹出一个窗口，显示智能体和目标的位置。程序会不断更新智能体和目标的位置，直到所有智能体成功围捕目标。